ML Engineer / LLM Engineer (Pyhton)
Summary
Python backend engineer on Sber's HR data platform team, building the backend for AI agents and ML models with FastAPI, plus BI/ETL tooling and data-access interfaces. Core stack: Python/asyncio, advanced SQL, ClickHouse, Redis, Kafka/Celery, Docker/Kubernetes, and ML/LLM tooling like LangChain and MLflow.
Наша команда занимается развитием платформы данных в блоке «Люди и Культура».
Создаваемые нами Data-продукты являются основой для комплексной HR-аналитики, углубленных исследований по человеческим ресурсам и создания эффективных ML-моделей. Они помогают принимать осознанные решения на основе реальных данных.
Мы ищем сильного Python разработчика для развития BI/ETL инструментов и реализации интерфейсов доступа к данным.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
- написание бэкенд части AI агентов и ИИ моделей (FastAPI)
- поддержка текущего функционала, реализация необходимых расширений и интеграций
- участие в разработке архитектуры программного продукта
- участие в настройке CI/CD
- взаимодействие со смежными командами (DE, DevOps, QA, SRE).
Требования
- опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет
- глубокое понимание asyncio, multithreading, multiprocessing для создания высокопроизводительных приложений
- продвинутые знания SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, оптимизация запросов (EXPLAIN), работа с подзапросами
- понимание алгоритмов и структур данных для решения нетривиальных задач
- опыт работы с Git, Docker, Kubernetes, nginx, OAuth/OpenID
- практический опыт работы с Redis (кэширование, брокер) и ClickHouse (или другими колоночными СУБД)
- опыт работы с очередями сообщений: Kafka и/или Celery
- практический опыт с инструментами ML/DS: LangChain/LlamaIndex, LLM, MLflow, pandas.
Будет плюсом:
- опыт с Airflow: написание и отладка DAG'ов
- опыт создания дашбордов для мониторинга в Grafana
- навыки работы с генеративными AI-моделями
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- гибридный формат работы. Современный IT-офис на Кутузовском проспекте 32
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.